LibrerÃas de manipulación de datos con Python
¿Por qué NumPy y Pandas?
NumPy
NumPy Array
Tipos de datos
Dimensiones
Creando arrays
Shape y Reshape
Funciones principales de NumPy
Copy
Condiciones
Operaciones
Quiz: NumPy
Pandas
Series y DataFrames en Pandas
Leer archivos CSV y JSON con Pandas
Filtrado con loc y iloc
Agregar o eliminar datos con Pandas
Manejo de datos nulos
Filtrado por condiciones
Funciones principales de Pandas
groupby
Combinando DataFrames
Merge y Concat
Join
Pivot y Melt
Apply
Quiz: Pandas
Cierre
Posibilidades con Pandas y NumPy
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Existen diferentes formas de fusionar dos DataFrames. Esto se hace a través de la lógica de combinación como se muestra a continuación:
Contribución creada por: Edward Giraldo.
Aportes 13
Preguntas 0
Existen diferentes formas de fusionar dos dataFrames. Esto se hace a traves de la lógica de combinación como se muestra a continuacion
Me parece que el ejemplo del Inner Join está mal, ya que solo trae los datos que tengan match, no deberÃa unir las columnas Ay B con Cy D, de hecho no se podrÃa hacer porque no tienen columnas en común
Concat-columnas
Concat-filas
Outer-join
Inner-join
Right-join
Left-join
Lógica de fusión
En este artÃculo se compara el INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN y OUTER JOIN de SQL y PANDAS.
https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/comparison/comparison_with_sql.html
Muy buena explicación de los join visualizando el efecto en las tablas!
Los aportes, preguntas y respuestas son vitales para aprender en comunidad. RegÃstrate o inicia sesión para participar.